論文の概要: InverseSR: 3D Brain MRI Super-Resolution Using a Latent Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12465v1
- Date: Wed, 23 Aug 2023 23:04:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 15:55:49.481847
- Title: InverseSR: 3D Brain MRI Super-Resolution Using a Latent Diffusion Model
- Title（参考訳）: InverseSR:潜在拡散モデルを用いた3次元脳MRI超解像
- Authors: Jueqi Wang and Jacob Levman and Walter Hugo Lopez Pinaya and
Petru-Daniel Tudosiu and M. Jorge Cardoso and Razvan Marinescu
- Abstract要約: 研究グレードの医療センターから得られた高分解能(HR)MRIスキャンは、画像化された組織に関する正確な情報を提供する。
通常の臨床MRIスキャンは通常、低分解能(LR)である
MRI超解像(SR)のためのエンドツーエンドのディープラーニング手法が提案されているが、入力分布の変化があるたびに再学習する必要がある。
本稿では,英国バイオバンクでトレーニングされた最新の3D脳生成モデル,潜在拡散モデル(LDM)を活用する新しいアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4126798060929953
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: High-resolution (HR) MRI scans obtained from research-grade medical centers
provide precise information about imaged tissues. However, routine clinical MRI
scans are typically in low-resolution (LR) and vary greatly in contrast and
spatial resolution due to the adjustments of the scanning parameters to the
local needs of the medical center. End-to-end deep learning methods for MRI
super-resolution (SR) have been proposed, but they require re-training each
time there is a shift in the input distribution. To address this issue, we
propose a novel approach that leverages a state-of-the-art 3D brain generative
model, the latent diffusion model (LDM) trained on UK BioBank, to increase the
resolution of clinical MRI scans. The LDM acts as a generative prior, which has
the ability to capture the prior distribution of 3D T1-weighted brain MRI.
Based on the architecture of the brain LDM, we find that different methods are
suitable for different settings of MRI SR, and thus propose two novel
strategies: 1) for SR with more sparsity, we invert through both the decoder of
the LDM and also through a deterministic Denoising Diffusion Implicit Models
(DDIM), an approach we will call InverseSR(LDM); 2) for SR with less sparsity,
we invert only through the LDM decoder, an approach we will call
InverseSR(Decoder). These two approaches search different latent spaces in the
LDM model to find the optimal latent code to map the given LR MRI into HR. The
training process of the generative model is independent of the MRI
under-sampling process, ensuring the generalization of our method to many MRI
SR problems with different input measurements. We validate our method on over
100 brain T1w MRIs from the IXI dataset. Our method can demonstrate that
powerful priors given by LDM can be used for MRI reconstruction.
- Abstract（参考訳）: 研究グレードの医療センターから得られた高分解能MRIスキャンは、画像化された組織に関する正確な情報を提供する。
しかし、通常臨床MRIスキャンは低分解能(LR)であり、医療センターの局所的なニーズに対するスキャンパラメータの調整により、コントラストや空間分解能が大きく変化する。
MRI超解像(SR)のためのエンドツーエンドディープラーニング手法が提案されているが、入力分布の変化があるたびに再学習する必要がある。
この問題に対処するために,英国バイオバンクで訓練された潜伏拡散モデル(LDM)を用いた最先端の3D脳生成モデルを用いて,臨床MRIスキャンの解像度を向上する手法を提案する。
LDMは前駆体として機能し、3D T1強調脳MRIの事前分布を捉える能力を有する。
脳LCMのアーキテクチャに基づいて、MRI SRの異なる設定に異なる手法が適していることが分かり、新しい2つの戦略を提案する。
1) LDM のデコーダと DIM (Deterministic Denoising Diffusion Implicit Models) を逆転させて, より疎結合な SR に対して, InverseSR(LDM) と呼ぶアプローチを提案する。
2) スパーシティの少ないsrでは、ldmデコーダのみを反転させ、逆sr(decoder)と呼ぶ。
これらの2つのアプローチは、与えられたLRMRIをHRにマッピングする最適な潜在コードを見つけるために、LDMモデルの異なる潜在空間を探索する。
生成モデルのトレーニングプロセスはMRIアンダーサンプリングプロセスとは独立であり,入力測定の異なる多くのMRI SR問題に対する本手法の一般化を保証する。
IXIデータセットから100以上の脳T1wMRIを用いて本手法の有効性を検証した。
提案手法は,MRI再建にLDMが与える強力な前駆体を応用できることを実証できる。
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